Come imparare e usare "l'intelligenza artificiale per l'Internet delle cose" (usare l'IA nell'IoT)

Prima di entrare nel merito di come studiare "l'intelligenza artificiale", vorrei spiegare cos'è l'intelligenza artificiale e come si dovrebbe affrontare l'apprendimento se si è alle prime armi.

Cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

Nel ventunesimo secolo, l'intelligenza artificiale è la tecnologia più eccitante da studiare. L'IA impiega l'informatica e la programmazione per creare un sistema automatizzato che fa risparmiare tempo e fatica agli esseri umani.

L'IA e la scienza dei dati sono molto richieste, con oltre 2 milioni di offerte di lavoro. Per imparare l'IA, posso offrirti un esempio di come utilizziamo gli assistenti di Google, Amazon e Siri nella nostra vita quotidiana per rendere il nostro lavoro più facile. giusto? Di conseguenza, potresti far parte dello sviluppo del sistema.

L'intelligenza artificiale (AI) è una combinazione di apprendimento automatico e apprendimento profondo che permette ai sistemi di imparare dai modelli.

Come iniziare a usare l'intelligenza artificiale?

1. Scegli un argomento che ti interessa.

Per iniziare, scegli un problema che ti interessa. Ti aiuterà a rimanere motivato e coinvolto nel processo di apprendimento.

2. Trova una soluzione rapida

L'obiettivo è trovare una risposta di base che comprenda il problema nel modo più completo possibile.

3. Migliora la tua soluzione semplice

E' ora di iniziare a pensare alle idee ora che hai posto una solida struttura. Estendi tutti gli elementi e valuta i cambiamenti per vedere se valgono il tuo tempo e il tuo lavoro.

4. Parla agli altri della tua soluzione.

Per ricevere un riconoscimento, scrivi il tuo ragionamento e condividilo. Non solo vi fornirà preziosi consigli dagli altri, ma sarà anche il primo record nel vostro portfolio.

5. Recita i passi 1-4 per vari scenari.

Scegli da una varietà di scenari e completa ogni compito secondo le istruzioni. Seleziona una sfida che riguarda il lavoro con le immagini o il testo non strutturato se hai iniziato con i dati tabellari. È anche fondamentale sapere come formulare correttamente le domande per l'apprendimento automatico.

6. Partecipa a una competizione Kaggle

Questa competizione ti permette di valutare le tue capacità risolvendo problemi che diversi altri ingegneri stanno cercando di risolvere. Sarai costretto a testare una varietà di tecniche e a scegliere quelle che funzionano meglio.

7. Fai un uso professionale del machine learning

Devi definire i tuoi obiettivi di carriera e sviluppare il tuo portfolio. If you are not ready to apply for machine learning jobs, look for other opportunities to expand your portfolio.

What should a newbie understand about Artificial Intelligence?

1. Programming language(Python or R).
2. Statistics, probability, Linear algebra, Calculus, discrete maths.
3. Machine learning algorithms
4. Case studies of Machine learning
5. Natural language processing
6. Time-series
7. Deep learning with Tensorflow and Keras
8. Case studies of deep learning
9. Computer vision(Not mandatory )

As a newbie, I recommend enrolling in a training school where the instructors will teach you how to understand and implement Python, as well as how to create more accurate ML and DL models with adequate data.

Per questo motivo, ti consiglio di iscriverti a Learnbay.

Learnbay offre una varietà di corsi personalizzati, tra cui:

Certificazione in Data Science e Intelligenza Artificiale:

1. Questo è progettato per persone con meno di 5 anni di esperienza o nessuno.
2. Non ci sono prerequisiti di programmazione o di conoscenza del dominio per questo corso.
3. Con la formazione di 6-7 mesi, Learnbay dà 10+ progetti industriali in tempo reale.
4. I singoli collaboratori come analisti di dati, ingegneri di dati, ingegneri di apprendimento automatico, ingegneri AI e scienziati di dati riceveranno un supporto lavorativo.

Corso di certificazione AI e ML:

• Questo corso è progettato per persone con 6-12 anni di esperienza.
• Chi ha lavorato nelle industrie IT di base.
• Learnbay ha un totale di 12+ progetti in tempo reale disponibili.
• I singoli collaboratori come analisti di dati, ingegneri di dati, ingegneri di machine learning, ingegneri AI e scienziati di dati riceveranno supporto lavorativo.

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Ottenere un'esperienza pratica

Non't trascurare il valore dell'esperienza pratica se vuoi avere successo nell'intelligenza artificiale. Nonostante il fatto che i corsi che offro pongano una forte enfasi sull'apprendimento pratico, assegnando più della metà del tempo del corso a compiti, casi di studio e progetti, non dovresti avere paura di fare più pratica. Controllate i compiti di IA più classici e partecipate ad altri forum/eventi per fare ulteriore pratica. Più fate pratica e risolvete problemi, più solida diventerà la vostra comprensione delle idee.

Infine, alcune parole di saggezza

Sì, la capacità di creare i vostri modelli è essenziale. Tuttavia, questo non nega l'importanza di iniziare bene e di coprire accuratamente ogni passo del viaggio. Basta tenere a mente che, a differenza di molte altre professioni, i vostri voti dei corsi e il rendimento accademico non sono così importanti nell'IA quanto lo sono la vostra abilità, passione, capacità di risolvere i problemi e comunicazione. Tutti questi fattori insieme vi aiuteranno a stabilire una carriera di successo nell'Intelligenza Artificiale.